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J-GLOBAL ID：201702224553858691   整理番号：17A0118027

ノーマリオフセンサを用いた散発性決定-中心データスケジューリング【Powered by NICT】

Sporadic Decision-Centric Data Scheduling with Normally-off Sensors

著者 (5件)： Kim Jung-Eun ,  Abdelzaher Tarek ,  Sha Lui ,  Bar-Noy Amotz ,  Hobbs Reginald
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： RTSS  ページ： 135-145  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： モノのインターネット(IoT)は,新世代のデータ中心アプリケーションの到来を告げる,制御器は多数の不均一センシングデバイスに連結する。モデルを考察し,制御ループを定期的に実行しない。代わりに,制御装置は1回限りの意思決定を行うために文脈手がかりにより,散発性活性化をもたらした。データの必要性は散発的にのみ生じるので,センサはデータを連続的にしていない。むしろ,それらは通常オフ(例えば,エネルギーを節約するために)が,需要に及ぼすコントローラ,データが必要な場合により活性化される。収集したデータは妥当性間隔,その後それはリサンプルされなければならない,測定値が変化すると考えられるからである。データに基づく意思決定が行われると,センサは再び停止した。はこのモデル散発性意思決定中心データノーマリオフセンサを用いたスケジューリングと呼ぶ。は異なるセンサの活性化のタイミングはデータサンプリングに起因する負荷に影響を及ぼす方法のために新しいスケジューリング問題を生じさせる与えられたセンサの活性化と対応する意思決定がなされる時間間隔が短いほど,意思決定を支援するためのセンサにより採取された試料の数,そして意思決定コスト低かった。本論文では,前述の決定中心データスケジューリング問題を定義し,このタスクモデルのための,EDEF LVFと呼ばれる最適スケジューリング政策を導出した。シミュレーション結果は,いくつかのベースラインと比較してEDEF LVFの優位性を確認した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 検出器 ,  *スケジューリング ,  応用プログラム ,  シミュレーション ,  意思決定 ,  制御装置 ,  基準線 ,  *センサ
準シソーラス用語： 最適スケジューリング ,  タスクモデル ,  時間間隔 ,  データサンプリング ,  制御ループ ,  モノのインターネット , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (1件)： スケジューリング